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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于图字典学习的三维点云编解码方法、压缩方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114708343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210288552.1，技术领域涉及：G06F17/40；该发明授权基于图字典学习的三维点云编解码方法、压缩方法及装置是由戴文睿;李鑫;李劭辉;李成林;邹君妮;熊红凯设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图字典学习的三维点云编解码方法、压缩方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供三维点云图字典学习方法以及基于图字典学习的编解码方法、压缩方法及装置，包括：获得N幅训练集点云数据；对点云数据进行体素化处理，获得体素化的训练集点云数据；对训练集点云数据进行体素块划分，选取若干体素块作为训练集，根据训练集构建图字典学习模型；对图字典学习的目标函数进行迭代优化，获得用于三维点云信号的编解码的图字典。本发明有效地利用点云信号之间的空间相关性，渐进最优地去除点云信号之间的冗余性；利用不同层级信号之间的数据相关性由低层级自上而下进行预测编码，有效地提升了3D点云属性信号的压缩效率，有效减少编码开销，灵活地满足实际需求中对不同质量的解码信号的需求，具有可伸缩性。

本发明授权基于图字典学习的三维点云编解码方法、压缩方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种三维点云的图字典学习方法，其特征在于，包括：获得N幅训练集点云数据；对所述N幅训练集点云数据进行体素化处理，获得体素化的训练集点云数据；对所述体素化的训练集点云数据进行体素块划分，选取若干体素块作为图字典学习的训练集，根据所述训练集构建图字典学习模型，建立图字典学习目标函数；对所述图字典学习的目标函数进行迭代优化，获得用于三维点云信号的编解码的图字典；其中，所述对所述体素化的训练集点云数据进行体素块划分，选取若干体素块作为图字典学习的训练集，包括：将所有所述体素化的训练集点云数据所在的边界立方体均匀划分为m×m×m的体素块，m为预先设定的边长；对每幅训练集点云数据的所有体素块按照所包含体素的数量进行降序排序；从每幅训练集点云数据中选取包含体素数量最多的前r个体素块，计算所述前r个体素块中每个体素块所包含体素的属性信号的平均值，作为体素块的直流属性信号，r为预先设定的正整数；从每个体素中减去所述直流属性信号，得到残差属性信号作为训练信号，构成图字典学习的训练集。

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